Des chercheurs de Shanghai affirment que “l'ingénierie contextuelle” peut améliorer les performances de l'IA sans nécessiter de réentraînement du modèle.
Les tests montrent que des invites plus riches améliorent la pertinence, la cohérence et les taux d'achèvement des tâches.
L'approche s'appuie sur l'ingénierie des invites, l'élargissant en un design situationnel complet pour l'interaction homme-AI.
Hub d'Art, de Mode et de Divertissement de Decrypt.
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Un nouveau document du Shanghai AI Lab soutient que les grands modèles linguistiques n'ont pas toujours besoin de plus grandes données d'entraînement pour devenir plus intelligents, mais simplement de meilleures instructions. Les chercheurs ont découvert que des « invites contextuelles » soigneusement conçues peuvent amener les systèmes d'IA à produire des réponses plus précises et utiles que des réponses génériques.
Considérez cela comme le fait de mettre en place le décor d'une histoire afin que tout ait du sens, une manière pratique de faire en sorte que l'IA se sente plus comme un ami utile qu'un robot maladroit. Au cœur de l'ingénierie contextuelle, il s'agit essentiellement de façonner soigneusement les informations que vous donnez à l'IA afin qu'elle puisse répondre de manière plus précise et utile.
Une personne n'est pas juste un individu isolé ; nous sommes façonnés par notre environnement, nos relations et nos situations—ou “contextes”. Il en va de même pour l'IA. Les machines se trompent souvent parce qu'elles manquent de la vue d'ensemble. Par exemple, si vous demandez à une IA de “planifier un voyage”, elle pourrait suggérer une croisière de luxe sans savoir que vous avez un budget serré ou que vous voyagez avec des enfants. L'ingénierie contextuelle corrige cela en intégrant ces détails dès le départ.
Les chercheurs admettent que cette idée n'est pas nouvelle - elle remonte à plus de 20 ans, aux débuts des ordinateurs. À cette époque, nous devions nous adapter à des machines encombrantes avec des règles rigides. Maintenant, bien que des plateformes d'IA puissantes puissent utiliser le langage naturel, nous devons toujours concevoir de bons contextes pour éviter “l'entropie” (dans ce cas, le mot fait référence à la confusion due à trop de vagueness ou de désordre).
Comment concevoir le contexte de vos invites
Le document propose des moyens de rendre vos discussions avec l'IA plus efficaces dès maintenant. Il s'appuie sur “l'ingénierie de prompt” ( en formulant de bonnes questions ) mais va plus loin, se concentrant sur le contexte complet. Voici quelques conseils faciles à utiliser, avec des exemples :
Commencez par les bases : Qui, Quoi, Pourquoi
Toujours inclure un contexte pour mettre en scène. Au lieu de “Écris un poème,” essaie : “Tu es un poète romantique écrivant pour mon anniversaire. Le thème est l'amour éternel, fais-le court et doux.” Cela réduit les malentendus.
Superposez vos informations comme un gâteau
Construire le contexte par niveaux : Commencer large, puis ajouter des détails. Pour une tâche de codage : “Je suis un programmeur débutant. D'abord, expliquez les bases de Python. Ensuite, aidez à déboguer ce code [collez le code]. Contexte : C'est pour une application de jeu simple.” Cela aide l'IA à gérer des demandes complexes sans surcharge.
Utilisez des tags et une structure
Organisez les invites avec des étiquettes pour plus de clarté, comme “Objectif : Planifier des vacances avec un budget ; Contraintes : Moins de 500 $, adapté aux familles ; Préférences : Destinations balnéaires.” C'est comme donner une feuille de route à l'IA.
Incorporer des éléments multimodaux ( comme des images ou l'historique )
Si votre question concerne des visuels ou des discussions précédentes, décrivez-les : “En fonction de cette image [décrivez ou liez], suggérez des idées de tenues. Contexte précédent : Je préfère les styles décontractés.” Pour les tâches longues, résumez l'historique : “Reprendre de la dernière session : Nous avons discuté des stratégies marketing—maintenant ajoutez des conseils sur les réseaux sociaux.”
Filtrer le bruit
N'incluez que ce qui est essentiel. Testez et ajustez : Si l'IA dévie, ajoutez des clarifications comme "Ignorez les sujets non pertinents—concentrez-vous uniquement sur les bienfaits pour la santé.
Pensez à l'avance et apprenez de vos erreurs
Anticiper les besoins : “Inférez mon objectif à partir des requêtes passées sur la forme physique—suggérez un plan d'entraînement.” Gardez les erreurs dans le contexte pour les corrections : “La dernière fois, vous avez suggéré X, mais cela n'a pas fonctionné parce que Y—ajustez en conséquence.”
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Une manière plus intelligente de dialoguer avec l'IA : voici comment « concevoir le contexte » de vos invites.
En bref
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Un nouveau document du Shanghai AI Lab soutient que les grands modèles linguistiques n'ont pas toujours besoin de plus grandes données d'entraînement pour devenir plus intelligents, mais simplement de meilleures instructions. Les chercheurs ont découvert que des « invites contextuelles » soigneusement conçues peuvent amener les systèmes d'IA à produire des réponses plus précises et utiles que des réponses génériques. Considérez cela comme le fait de mettre en place le décor d'une histoire afin que tout ait du sens, une manière pratique de faire en sorte que l'IA se sente plus comme un ami utile qu'un robot maladroit. Au cœur de l'ingénierie contextuelle, il s'agit essentiellement de façonner soigneusement les informations que vous donnez à l'IA afin qu'elle puisse répondre de manière plus précise et utile. Une personne n'est pas juste un individu isolé ; nous sommes façonnés par notre environnement, nos relations et nos situations—ou “contextes”. Il en va de même pour l'IA. Les machines se trompent souvent parce qu'elles manquent de la vue d'ensemble. Par exemple, si vous demandez à une IA de “planifier un voyage”, elle pourrait suggérer une croisière de luxe sans savoir que vous avez un budget serré ou que vous voyagez avec des enfants. L'ingénierie contextuelle corrige cela en intégrant ces détails dès le départ. Les chercheurs admettent que cette idée n'est pas nouvelle - elle remonte à plus de 20 ans, aux débuts des ordinateurs. À cette époque, nous devions nous adapter à des machines encombrantes avec des règles rigides. Maintenant, bien que des plateformes d'IA puissantes puissent utiliser le langage naturel, nous devons toujours concevoir de bons contextes pour éviter “l'entropie” (dans ce cas, le mot fait référence à la confusion due à trop de vagueness ou de désordre).
Comment concevoir le contexte de vos invites Le document propose des moyens de rendre vos discussions avec l'IA plus efficaces dès maintenant. Il s'appuie sur “l'ingénierie de prompt” ( en formulant de bonnes questions ) mais va plus loin, se concentrant sur le contexte complet. Voici quelques conseils faciles à utiliser, avec des exemples :